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Enregistrement W4367184398 · doi:10.1111/fog.12634

Stage‐specific drivers of Pacific hake (<scp><i>Merluccius productus</i></scp>) recruitment in the California Current Ecosystem

2023· article· en· W4367184398 sur OpenAlexaboutno aff
Cathleen D. Vestfals, Kristin N. Marshall, Nick Tolimieri, Mary E. Hunsicker, Aaron M. Berger, Ian Taylor, Michael G. Jacox, Brendan D. Turley

Notice bibliographique

RevueFisheries Oceanography · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine and fisheries research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Council
Mots-clésPelagic zoneHakeFisheryMerlucciusPacific herringMerluccius merlucciusOceanographyStock assessmentUpwellingIchthyoplanktonPacific decadal oscillationMarine ecosystemBiologyFishingClupeaEnvironmental scienceEcologyEcosystemSea surface temperatureAbundance (ecology)HerringFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Understanding environmental drivers of recruitment variability in marine fishes remains an important challenge in fish ecology and fisheries management. We developed a conceptual life‐history model for Pacific hake ( Merluccius productus ) along the west coast of the United States and Canada to generate stage‐specific and spatiotemporally‐specific hypotheses regarding the oceanographic and biological variables that likely influence their recruitment. Our model included seven life stages from pre‐spawning female conditioning through pelagic juvenile recruitment (age‐0 fish) for the coastal Pacific hake stock. Model‐estimated log recruitment deviations from the 2020 hake assessment were used as the dependent variable, with predictor variables drawn primarily from a regional ocean reanalysis for the California Current Ecosystem. Indices of prey and predator abundance were also included in our analysis, as were predictors of local‐ and basin‐scale climate. Five variables explained 59% of the recruitment variability not accounted for by the stock–recruitment relationship in the hake assessment. Recruitment deviations were negatively correlated with May–September eddy kinetic energy between 34.5° and 42.5°N, the North Pacific Current Bifurcation Index, and Pacific herring ( Clupea pallasii ) biomass during the spawner preconditioning stage, alongshore transport during the yolk‐sac larval stage, and the number of days between storm events during the first‐feeding larval stage. Other important predictors included upwelling strength during the preconditioning stage, the number of calm periods during the first‐feeding larval stage, and age‐1 hake predation on age‐0 pelagic juveniles. These findings suggest that multiple mechanisms affect Pacific hake survival across different life stages, leading to variability in population‐level recruitment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,719
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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